Wie sollen insbesondere die Standardfehler der Fixeffekte in einem linearen Mischeffektmodell (im häufigeren Sinne) berechnet werden?
Ich bin zu der Annahme , dass die typischen Schätzungen ( ), wie sie in Laird und Ware [1982] vorgestellt wurden, SE's dazu geben werden werden in ihrer Größe unterschätzt, weil die geschätzten Varianzkomponenten so behandelt werden, als wären sie die wahren Werte.
Ich habe bemerkt, dass die SEs, die durch die lme
und summary
-Funktionen in dem nlme
Paket für R erzeugt werden, nicht einfach gleich der Quadratwurzel der Diagonalen der oben angegebenen Varianz-Kovarianz-Matrix sind. Wie werden sie berechnet?
Ich habe auch den Eindruck, dass Bayesianer inverse Gamma-Prioritäten für die Schätzung von Varianzkomponenten verwenden. Ergeben diese die gleichen Ergebnisse (in der richtigen Einstellung) wie lme
?
Antworten:
Mein erster Gedanke war, dass wir für die gewöhnliche lineare Regression einfach unsere Schätzung der Restvarianz einstecken , als ob es die Wahrheit wäre.σ2
Schauen Sie sich jedoch McCulloch und Searle (2001) an. Verallgemeinerte, lineare und gemischte Modelle, 1. Auflage , Abschnitt 6.4b, "Stichprobenvarianz". Sie zeigen an, dass Sie die Schätzungen der Varianzkomponenten nicht einfach eingeben können :
Sie fahren fort, zu erklären .T
Dies beantwortet also den ersten Teil Ihrer Frage und zeigt an, dass Ihre Intuition korrekt war (und meine falsch war).
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